一篇新的研究论文介绍了一种基于回归的方法，用于估计在存在选择偏差和混杂因素的复杂场景下的因果效应。所提出的两步回归（TSR）估计器可以纳入非线性函数，并利用代理变量来调整这些扭曲。作者证明，在没有混杂因素的情况下，TSR与现有估计器一致，但方差较低；模拟证实了其在同时存在选择偏差和混杂因素的场景中的有效性。 AI
影响 为机器学习应用中的因果推断提供了更稳健的统计框架。
排序理由 该集群包含一篇关于统计方法学的新学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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